본 논문은 궤적을 군집화하여 혼잡한 영상에서 이동 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 외형 정보에 기반한 기존의 방법들과는 달리 객체의 움직임 정보만을 이용해 이동 객체를 검출한다. 이를 위하여 입력 영상의 매 프레임에서 특징점을 추출하며, 인접한 프레임간의 추적 과정을 통하여 특징점들의 궤적을 생성한다. 동일 객체에서 얻어진 궤적들은 유사한 움직임을 보일 것이라는 가정 하에 군집화 과정을 통하여 이동 객체를 검출한다. 궤적들의 군집화를 위하여 특징점 간의 위치, 움직임, 연속성에 기반한 에너지 함수로 궤적 간 유사도를 측정하였으며, conditional random fields (CRFs)를 이용하여 최적의 군집을 결정하였다. 기존의 궤적 군집화를 통한 이동 객체 검출 방법이 군집화 과정에서 한번 잘못 분류된 궤적은 잘못된 결과를 생성하는 것과는 달리, 제안한 방법에서는 군집화가 CRFs 상에서 에너지 최소화에 의해 수행되기 때문에 잘못 분류된 궤적이 반복 과정에서 다시 올바른 군집으로 재배열되는 것이 가능하다. 제안한 방법의 성능 측정을 위하여 서로 다른 혼잡도를 가지는 세 개의 영상을 이용하였으며, 약 94%의 검출률과 7%의 허위 경보율을 나타내었다.
광학 렌즈가 빛의 경로에 영향을 주는 것처럼 전자 렌즈는 전자들의 궤적에 영향을 준다. 광학 렌즈의 효과와 전자 렌즈의 효과는 유사성이 매우 높으며 광학에서 사용하는 용어를 전자광학에서 그대로 쓸 뿐만이 아니라 이미 잘 알려져 있는 광학 렌즈에 대한 원리를 전자렌즈 연구에 활용하고 있다. 이러한 유사성에도 불구하고 빛과 전자 그리고 광학 렌즈와 전자 렌즈 사이에는 근본적으로 다른 점이 있기 때문에 전자 렌즈에 대한 체계적인 연구가 요구되고 있다. (중략)
본 연구에서는 소량의 차량 위치정보를 통해 과거의 차량 위치를 추적하고, 운행궤적을 표현할 수 있는 방향각 정보를 이용한 하이브리드 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위해 다양한 조건 하에서 실제 차량 이동객체를 운행하여 차량 위치정보를 수집하였으며, 수집된 차량 위치정보에서 기존의 시간 간격별 차량 위치정보와 방향각 정보를 이용한 차량 위치정보를 추출하여 비교 분석하였다. 또한, 제안 기법의 효율성을 검증하기 위하여 GPS TrackMaker와 차영상 기법 그리고 일관성 비교, 정량적 비교, 차량 운행거리 비교 등 다양한 방법으로 비교 분석하였다.
최근 국제적인 테러 위협이 불특정 다수를 대상으로 발생하고 있으며, 이러한 위협에서 시민을 보호하기 위한 다양한 대책이 논의 중이다. 저렴해진 센서 기술을 활용한 사전 감시 시스템에 대한 요구가 높아지고 있으나, 보행 궤적의 고유 특성 검출 및 상세 분석 연구가 미비한 실정이다. 본 연구에서는 상용화된 보행 동선 솔루션을 활용하여, 삼성역 개찰구에서 코엑스와 직접 연결되는 연결 통로 (3-6번 출구 근처) 일대의 보행 동선 궤적 조사를 수행하였다. 조사된 궤적 자료를 바탕으로, 궤적 자료의 정규화 기법, Clustering 방법을 중심으로 보행 궤적을 유형화하고 배회 동선을 추출하는 분석 방법론을 제시하였다. 분석 결과, 동일 군집내에서 유사성이 크게 떨어지는 보행 궤적의 검출 가능성을 검증하였다.
항공영상을 이용하여 수치표면자료와 같은 3차원 자료를 자동으로 제작하기 위해서는 영상정합이 반드시 필요하다. 최근 사용되고 있는 항공 디지털 프레임 영상은 과거의 아날로그 영상에 비해 폐색지역이 적은 고중복도 다중 스트립 영상으로 촬영되기에 용이하다. 최근 다중 스트립 영상을 이용한 다중영상정합 기법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으며, 특히 각 영상에서 추출된 점(point feature)이나 형상(linear feature)의 유사성 측정 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 수직궤적 기반 다중영상정합을 대상으로 영역기반 유사성 측정 방법으로 SNCC(Sum of Normalized Cross-Correlation)와 SSD(Sum of Squared-Difference) 방법을 비교 분석하였다. 또한 영역기반 유사성 측정에 필요한 요소로 영상의 화소값, 화소값 기울기 강도, 화소값과 화소값 기울기 강도 평균을 각각 사용하여 결과를 비교하였다. 이 외에도 영역기반 유사성 측정에서 중요한 요소인 기준 윈도우의 크기를 비정규 적응형 기준 윈도우 방법과 정규 적응형 윈도우 방법을 적용하여 결과를 비교 분석하였다. 실험을 위하여 사용된 항공영상은 ZI Imaging 사의 DMC (Digital Modular Camera)에 의해 종중복도는 80%, 횡중복도는 60%로 촬영되었으며, 3개의 스트립으로 구성되었다. 다양한 방법으로 실험을 수행한 결과에 따르면 유사성 측정 방법으로는 SNCC, 유사성 측정 요소로는 화소값과 화소값 기울기 강도 평균, 그리고 비정규 적응형 기준 윈도우가 수직궤적 기반 다중영상정합의 영역기반 유사성 측정에 가장 적합하다는 것을 확인하였다.
궤적은 이동체가 움직인 경로이다. IT 기술의 성장은 GPS와 같은 위치 측정 장치를 통해 다양한 이동체의 궤적 데이터를 수집할 수 있게 하였다. 이동체의 궤적은 지리정보시스템(GIS)을 포함한 다양한 연구 분야에서 사용된다. 지리정보시스템 분야에서는 차량의 궤적 데이터를 이용한 전자 도로 지도생성 시도가 많이 이루어져왔다. 이 목표를 이루기 위해서는 같은 도로 상의 궤적들을 모으는 방법이 필요하다. 흔히 프레셰 거리($Fr{\acute{e}}chet$ distance)가 궤적 쌍의 거리를 측정하는데 사용된다. 하지만 프레셰 거리는 대량의 궤적들에 대해서는 계산 시간의 소모가 심하다. 본 논문에서는 궤적들의 인접성 여부를 이산프레셰 거리를 통해 빠르게 구분하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 계산되는 거리의 정확도를 낮추는 대신 계산 속도를 높였다. 실험 결과, 제안 방법은 이산 프레셰 거리 대비 95%의 정확도와 최하 65%의 계산 감소율로 거리가 10m 이내인 궤적들을 구분할 수 있었다.
최근 모바일 장치를 이용한 개인용 GPS 사용이 늘어나면서 모바일 장치로부터 수집한 GPS 데이터를 정제, 가공하여 사용자에게 위치추적, 공공안전, 위치기반정보 등을 제공해 주는 위치 기반 서비스 사업이 증가하고 있다. 하지만 위성 신호의 특성 상 반사 굴절이 잘 되는 고층 건물이나 실내에서는 사용이 거의 불가능기 때문에 GPS 오차를 보정해 줄 필요가 있다. 본 논문은 교차점 기반 구역 인덱싱을 이용해 사용자의 GPS 정보를 보정하여 정제된 궤적을 생성하는 방법을 제시한다. 이를 이용하여 모바일 장치를 이용한 사용자 이동 궤적을 분석하고, 다수의 사용자로 부터 입력받은 궤적의 유사성 식별을 통해 선호 경로를 추천하는 방법을 제안한다.
본 논문은 내용 기반 비디오 질의를 위한 데이터 모델과 검색 방법을 제안한다. 하나의 비디오를 같은 길이의 프레임(frame)들의 집합 즉 비디오-윈도우로 나눈 후에 각각의 비디오-윈도우를 다차원 공간의 한 점으로 사상시킨다. 인접한 비디오-윈도우를 연결하면 하나의 비디오는 다차원 공간에서의 하나의 궤적(trajectory)이된다. 두 비디오-윈도우의 유서성은 두 점의 유클리디안 거리로 정의되며, 비디오 단편(segment)의 유사성 비교는 궤적을 비교함으로써 검사한다. 여과(filtering), 정제(refinement)과정을 가지는 새로운 검색 방법을 개발한다. 새로운 검색 방법을 여과/정제 과정이 없는 질의 결과가 정확하고, 질의 처리 속도는 약 4.7배 향상되었다.
폐자동차파쇄잔재물(Automobile Shredder Residue, ASR)은 폐차 재활용시 발생되는 최종 폐기물로써 파분쇄, 공기분급, 자력선별 및 정전선별법과 같은 자원처리 공정을 이용하여 선별할 수 있다. 본 연구에서는 유도형 정전선별기를 이용하여 A SR의 선별효율 향상 및 예측을 위한 전도체(구리) 및 비전도체(유리)의 궤적분석이 수행되었다. 전도체의 궤적분석 결과, 0.5와 0.25 mm 조립자 구리선의 모사궤적은 실제궤적과 거의 일치하였다. 반면 0.06 mm 구리선의 관찰궤적은 (-) 전극으로 편향되었다. 이는 입자특성 및 상대습도에 의한 전하량의 영향 때문으로 판단된다. 비전도체의 경우 절연체 유리의 관찰궤적이 전도성 입자들의 궤적과 유사한 특징을 보이면서 (-) 전극으로 편향되었다. 현미경, SEM & EDS 분석결과 유리표면에서 미립의 철과 전도성 유기물과 같은 이물질 발견되었다. 이와 같이 이물질이 부착된 유리는 ASR 재활용을 위한 정전선별시 비철금속의 선별효율을 저하시키는 것으로판단된다. 향후 연구에서 유리에 부착된 이물질 제거를 위한 전처리 기술개발 및 개선된 궤적모사 연구가 요구된다.
캐릭터 애니메이션 기술의 발달로 가상공간에 애니메이트되는 캐릭터의 수가 점점 증가되고 있으며, 캐릭터 자체 골격구조의 관절 개수와 캐릭터를 덮고 있는 메쉬의 폴리곤 개수도 점점 증가하는 추세이다. 따라서, 실시간 가상환경에서 다수의 캐릭터를 전처리 과정 없이 시뮬레이션할 경우 전체 군중시스템 성능의 저하가 예상된다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해결하기 위해 모션 다단계(motion level-of-detail) 기법을 제시한다. 모션 단순화 기법은 캐릭터의 움직임을 제어하는 골격(관절)구조와 캐릭터의 형태를 시각적으로 표현하는 기하(메쉬)구조를 단순화 하는 방법으로 기존 동작과 단순화된 동작의 차이를 최소화 한다. 골격구조 단순화를 위한 JPC(joint posture clustering)방법은 특정 관절의 연속된 모션 시퀀스에서의 유사 자세 집단을 추출하여 하나의 자세로 표현하는 방법으로, 모션의 특성에 따라 동적으로 관절을 단순화하여 관절 시뮬레이션 시간을 줄이는 방법이다. JPC방법은 골격구조가 시간에 따라 동적으로 변형되기 때문에 골격구조의 계층구조를 재 구축할 시간이 필요하지만, 기존 동작과 유사성을 잃지 않는 단순화된 동작 생성이 가능하다. 유사 자세 집단을 추출하기 위해 전체 모션 시퀀스에서 관절의 프레임간 자세 차이를 수식화하여 테이블 형태로 구성하고 이를 통해 기존 동작의 유사성을 잃지 않으며 관절의 단순화 율을 최대화 할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 또한, 실시간 군중 환경의 성능을 더욱 향상시키기 위해 시간에 따라 변형되는 캐릭터 메쉬의 단순화 기법을 적용한다. 실험결과 모션 다단계 기법은 실시간 군중환경에서 캐릭터의 수가 많고 복잡한 골격구조와 기하구조로 구성된 관절 궤적의 변화가 심하지 않은 동작에 대해 특히 효율적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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